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¿Cuál es la mejor manera de recordar la diferencia entre sensibilidad, especificidad, precisión, exactitud y recuerdo?

A pesar de haber visto estos términos 502847894789 veces, no puedo recordar la diferencia entre sensibilidad, especificidad, precisión, exactitud y recuerdo. Son conceptos bastante simples, pero los nombres son muy poco intuitivos para mí, así que sigo confundiéndolos entre sí. ¿Cuál es una buena manera de pensar en estos conceptos para que los nombres empiecen a tener sentido?

Dicho de otro modo, ¿por qué se eligieron estos nombres para estos conceptos, en lugar de otros?

5 votos

La mejor manera de recordarlo es recordando un estudio de la vida real en el que tal o cual característica estaba en el punto de mira. Es decir, la carne contextual ayuda.

4 votos

Para mí, la mejor manera de recordar estos conceptos es a través de la tabla de contingencia 2×2 dentro del Enlace a Wikipedia .

2 votos

@ttnphns: ¡"carne contextual" es una gran errata!

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Tomas Puntos 1

El siguiente artículo me ayuda mucho

https://medium.com/swlh/how-to-remember-all-these-classification-concepts-forever-761c065be33

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  • precisión: Regla de la doble A
  • precisión: Regla de la triple P

3 votos

Útil pero podría ser más útil explicar de dónde vienen la "doble A" y la "triple P"

4voto

He creado una tabla de confusión interactiva para ayudar a entender la diferencia entre estos términos: http://zyxue.github.io/2018/05/15/on-the-p-value.html#interactive-confusion-table . Pongo el enlace aquí por si a alguien le puede ser útil también.

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Steven Siew Puntos 11

Intentaré explicar cómo recuerdo lo que es la memoria.

Definición: Recall = Verdaderos positivos/Todos los positivos del mundo real. O Recall = Verdaderos positivos/Verdaderos positivos y falsos negativos.

Imagínese una empresa automovilística que quiere retirada del mercado algunos de sus coches por un defecto de fabricación (difícil de imaginar, ¿verdad?). Esta empresa, obviamente, quiere entrar en todos los coches que tienen el problema. Ese es nuestro denominador. El número total de coches defectuosos.

De hecho, puede hacerse con todos ellos, llamando a cada uno de los coches que ha fabricado. Así que aquí, es retirada del mercado sería perfecto, un valor de 1. ¡No puede haber un falso negativo (segunda parte del denominador) ya que etiquetamos todo como positivo!

En este caso, el propietario es obviamente un multimillonario al que no le importa el coste del * retirada del mercado ejercicio.

Pero, ¿qué pasaría si una entidad corporativa quisiera reducir costes (de nuevo, síganme la corriente) metiendo sólo los coches defectuosos? Bueno, entonces, querrían idear algo así como, vamos a llamar sólo a los coches que fueron fabricados en enero de este año, ya que tienen el máximo de posibilidades de este problema.

Esto crea nuestros falsos negativos, es decir, coches que tienen el problema pero que no cumplen el criterio de enero. Por lo tanto, la segunda parte del denominador (FN) pasa a ser distinta de cero, lo que reduce la fracción total.

Los puntos clave: los falsos negativos son los que juegan con la retirada del mercado métrica. La mnemotecnia, si realmente la necesitas, es que los coches se retiran del mercado. Espero que esto ayude, en cierto modo.

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Edgar Ndie Puntos 74

Utilizo la palabra TARP para recordar la diferencia entre exactitud y precisión.

TARP: Verdadero=Exactitud, Relativo=Precisión.

La precisión mide la proximidad de una medición al valor VERDADERO, ya que el valor estándar/aceptado es la VERDAD.

La precisión mide la proximidad de las mediciones en relación con las demás, o la escasa diferencia entre las distintas mediciones.

La exactitud es la verdad, la precisión es la relatividad.

Espero que esto ayude.

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Sam Tan Puntos 1

S p ecificación aborda la falsa p ositivo. Una alta especificidad significa una baja tasa de falsos positivos. (Especificidad = 1 - tasa de falsos positivos)

Se n sitividad aborda la falsa n egativa. Una alta sensibilidad significa una baja tasa de falsos negativos. (Sensibilidad = 1 - tasa de falsos negativos)

Por eso la especificidad también se llama tasa de verdaderos negativos, y la sensibilidad también se llama tasa de verdaderos positivos. La razón por la que no las llamamos así es probablemente porque el término "tasa de verdaderos negativos" puede inducir a error a los profanos, ya que el denominador puede ser confuso. tasa de verdaderos negativos = verdaderos negativos/negativos reales, NO negativos predichos. Lo mismo ocurre con la "tasa de verdaderos positivos".

P.D. La respuesta anterior está estrechamente relacionada con las mnemotecnias "spout" y "spin", pero creo que hace que la mnemotecnia sea más comprensible, además de que no necesito recordar dos palabras adicionales.

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